با پیچیده‌تر شدن پردازش‌ها و افزایش حجم داده‌ها در زمینه‌هایی مانند هوش مصنوعی ai ، یادگیری ماشینی و شبیه‌سازی علمی، نیاز به منابع محاسباتی برای انجام پردازش‌های موازی بیشتر احساس می‌شود. در این شرایط، بسیاری از کاربران به جای استفاده از پردازنده‌های مرکزی CPU، به سراغ پردازنده‌های گرافیکی (GPU) می‌روند. در ادامه، به بررسی این موضوع خواهیم پرداخت که چرا در برخی مواقع استفاده از GPU به جای CPU انتخاب بهتری است.
پردازنده CPU چیست؟
واحد پردازش مرکزی (CPU) یکی از اجزای اصلی هر سیستم کامپیوتری است که به عنوان مغز دستگاه عمل می‌کند. این قطعه مسئول پردازش داده‌ها و اجرای دستورالعمل‌های نرم‌افزاری است که از برنامه‌ها و سیستم‌عامل به آن ارسال می‌شود. CPU سه وظیفه اصلی شامل تفسیر دستورالعمل‌ها، پردازش داده‌ها و اجرای عملیات‌های ریاضی و منطقی را بر عهده دارد. علاوه بر این، پردازنده داده‌های ورودی را به اطلاعات خروجی قابل استفاده تبدیل کرده و به دستگاه باز می‌گرداند. با توجه به تعداد هسته‌های پردازشی، توانایی CPU در انجام همزمان چندین وظیفه افزایش می‌یابد. به عنوان مثال، سرورهایی که از پردازنده‌های چند هسته‌ای استفاده می‌کنند، می‌توانند پردازش‌های پیچیده‌تری را با کارایی بالا انجام دهند.
ویژگی‌های CPU
CPU به عنوان قلب هر سیستم کامپیوتری شناخته می‌شود و عملکرد آن به طور مستقیم بر کارایی دستگاه تاثیر می‌گذارد. در اینجا به بررسی برخی از ویژگی‌های پردازنده‌های CPU از جوانب مختلف می‌پردازیم.
هسته‌ها (Cores)
هسته‌های پردازنده واحدهای پردازشی مستقل هستند که به‌طور همزمان دستورالعمل‌ها را پردازش می‌کنند. پردازنده‌ها معمولاً دارای چندین هسته هستند که عملکرد آنها را بهبود می‌بخشد. به‌عنوان مثال، یک پردازنده چهار هسته‌ای می‌تواند به‌طور همزمان چهار دستورالعمل مختلف را پردازش کند، در حالی که یک پردازنده تک‌هسته‌ای فقط قابلیت انجام یک کار را در یک زمان دارد.
هایپرتردینگ (Hyperthreading)
هایپرتردینگ تکنولوژی‌ای است که توسط اینتل ارائه شده و به هر هسته فیزیکی اجازه می‌دهد تا دو رشته دستورالعمل را به‌طور همزمان پردازش کند. این ویژگی بهبود عملکرد پردازنده را در انجام کارهای موازی فراهم می‌آورد. به‌عنوان مثال، اگر یک پردازنده چهار هسته‌ای با قابلیت هایپر تردینگ داشته باشیم، سیستم به‌طور مؤثر می‌تواند هشت رشته را پردازش کند.
سرعت کلاک (Clock Speed)
سرعت کلاک که بر حسب گیگاهرتز (GHz) اندازه‌گیری می‌شود، نشان‌دهنده سرعت پردازش دستورات در هر ثانیه است. سرعت بالاتر معمولاً به‌معنی انجام سریع‌تر وظایف است، اما این ویژگی به تنهایی برای تعیین عملکرد کلی کافی نیست، زیرا طراحی معماری پردازنده و دیگر ویژگی‌ها نیز تاثیرگذار هستند.
تعداد رشته‌ها (Threads)
رشته‌ها مسیرهای اجرایی داخل یک پردازنده هستند. هر هسته فیزیکی می‌تواند چندین رشته را به‌طور همزمان پردازش کند، به‌ویژه اگر پردازنده از تکنولوژی‌هایی مانند هایپرتردینگ استفاده کند. تعداد بیشتر رشته‌ها در پردازنده‌های چند هسته‌ای می‌تواند باعث افزایش کارایی در محیط‌های کاری پر فشار شود.
کش (Cache)
کش حافظه سریع و کوچک است که در داخل پردازنده یا نزدیک آن قرار دارد. کش برای ذخیره‌سازی داده‌های پر استفاده و دستورالعمل‌های مورد نیاز برای تسریع پردازش استفاده می‌شود. معمولاً هر پردازنده دارای سطوح مختلف کش شامل کش L1، کش L2 و کش L3 است که به‌ترتیب از سرعت کمتر و ظرفیت بیشتر برخوردار هستند.
مجموعه دستورالعمل‌ها (Instruction Set)
هر CPU مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها دارد که به آن توانایی پردازش انواع مختلفی از عملیات‌ها را می‌دهد. این مجموعه دستورالعمل‌ها شامل محاسبات ریاضی، پردازش داده‌های چندرسانه‌ای، رمزنگاری و دیگر وظایف خاص است. مجموعه دستورالعمل‌های پیشرفته مانند Advanced Vector Extensions برای بهبود پردازش داده‌های حجیم و Single Instruction, Multiple Data برای انجام عملیات همزمان روی داده‌های بزرگ وجود دارند.
پشتیبانی از مجازی‌سازی (Virtualization)
پردازنده‌های جدید قابلیت پشتیبانی از مجازی‌سازی دارند، که به سیستم‌عامل‌ها این امکان را می‌دهد تا به‌طور مؤثری چندین ماشین مجازی (VM) را روی یک سیستم اجرا کنند. این ویژگی به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا منابع سخت‌افزاری خود را به‌طور بهینه‌تر استفاده کرده و به‌طور موثرتری از فضای داده استفاده کنند.
پردازشگر GPU چیست؟
پردازشگر گرافیکی (GPU) یکی از اصلی‌ترین قطعات در سیستم‌های کامپیوتری است که وظیفه پردازش گرافیک و تصویر را بر عهده دارد و برای انجام محاسبات ریاضی پیچیده و با سرعت بالا طراحی شده است. برخلاف پردازنده‌های مرکزی (CPU) که برای انجام وظایف متنوع و عمومی طراحی شده‌اند، GPU بیشتر برای پردازش موازی اطلاعات و انجام وظایفی مانند رندرینگ گرافیکی، شبیه‌سازی‌های علمی، یادگیری ماشینی، و ویرایش ویدیو به‌کار می‌رود. از جمله قابلیت‌های GPU می‌توان به پردازش موازی و همزمان آن بر روی تعداد زیادی از داده‌ها اشاره کرد.
ویژگی‌های GPU
واحد پردازش گرافیکی (GPU) یکی دیگر از اجزای مهم سیستم‌های کامپیوتری است که برای انجام محاسبات بزرگ و پردازش داده‌های بزرگ طراحی شده است. در ادامه به بررسی ویژگی‌های GPU از جوانب مختلف خواهیم پرداخت.
پردازش موازی (Parallel Processing)
ویژگی اصلی GPU این است که توانایی انجام پردازش‌های موازی را دارد. برخلاف CPU که تعداد کمی هسته پردازشی دارد، GPU معمولاً دارای هزاران هسته کوچک و تخصصی است که می‌توانند وظایف مختلف را به‌طور همزمان پردازش کنند. استفاده از پردازنده گرافیکی در کارهای پردازشی سنگین مانند رندرینگ گرافیک، شبیه‌سازی‌های علمی و یادگیری ماشینی بسیار کاربردی است.
هسته‌های پردازشی تخصصی (Specialized Cores)
هر GPU شامل هسته‌های مختلفی است که برای وظایف خاص طراحی شده‌اند. این هسته‌ها شامل سایه‌زن‌ها (Shaders) برای پردازش نور و سایه، واحدهای بافت‌گذاری (TMUs) برای مدیریت جزئیات گرافیکی و واحدهای رندرینگ (ROPs) برای خروجی تصاویر نهایی است. این تقسیم وظایف باعث افزایش بهره‌وری در پردازش‌های گرافیکی می‌شود.
حافظه گرافیکی اختصاصی (VRAM)
GPU به حافظه گرافیکی سریع و پرظرفیت مجهز است که به آن اجازه می‌دهد داده‌ها و تصاویر بزرگ را ذخیره و پردازش کند. میزان VRAM مستقیماً بر کیفیت و سرعت پردازش گرافیک تأثیر می‌گذارد. کارت‌های گرافیک پیشرفته معمولاً دارای VRAMهایی با ظرفیت بین 8 تا 24 گیگابایت هستند که برای کارهای حرفه‌ای و بازی‌های سنگین بسیار مناسب است.
عملکرد بالا در رندرینگ گرافیکی
GPU برای رندر کردن تصاویر گرافیکی با کیفیت بالا طراحی شده است. در محیط‌های بازی، پردازش گرافیک 3D و شبیه‌سازی‌های پیچیده، GPU به‌طور مؤثری می‌تواند تصاویری با وضوح بالا و جزئیات زیاد ایجاد کند. این ویژگی باعث می‌شود که GPU در ساخت گرافیک‌های پیشرفته، انیمیشن‌ها و طراحی‌های 3D نقش اصلی را ایفا کند.
توانایی در پردازش ویدئو (Video Processing)
GPU توانایی انجام وظایف مختلف پردازش ویدئو مانند رمزگشایی، فشرده‌سازی، ویدئو استریمینگ و تغییر رزولوشن را با کیفیت بالا انجام دهد. این ویژگی باعث می‌شود تا GPU برای کاربردهایی مانند ویرایش ویدیو، پخش آنلاین و تولید محتوا بسیار مناسب باشد.
پردازش SIMD
معماری GPU مبتنی بر SIMD است، به این معنا که یک دستورالعمل مشابه می‌تواند روی چندین مجموعه داده به‌طور همزمان اجرا شود. این ویژگی به‌ویژه در پردازش‌های حجیم مانند یادگیری عمیق، پردازش تصاویر و شبیه‌سازی‌های علمی کاربردی است.
پشتیبانی از رزولوشن‌های بالا
GPUهای پیشرفته از نمایشگرهایی با رزولوشن بالا مانند 4K و 8K پشتیبانی می‌کنند. آنها به درگاه‌های پیشرفته‌ای مانند HDMI 2.1، DisplayPort و USB-C مجهز هستند که تجربه کاربر را بهبود می‌بخشند و امکان اتصال به چندین نمایشگر را فراهم می‌کنند.
پشتیبانی از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی
درحال حاضر GPU به‌عنوان یک ابزار حیاتی در زمینه‌های یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی شناخته می‌شود. GPU قادر است محاسبات پیچیده‌ای مانند عملیات‌های ماتریسی و پردازش داده‌های حجیم را بسیار سریع انجام دهد. این توانایی، به‌ویژه برای مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه‌های عصبی مصنوعی، مورد استفاده قرار می‌گیرد.
توانایی در پردازش داده‌های علمی (Scientific Computations)
GPU برای انجام محاسبات پیچیده و سریع در زمینه‌های علمی و مهندسی بسیار مناسب است. این ویژگی به‌ویژه در شبیه‌سازی‌های فیزیکی، مدلسازی سیستم‌های پیچیده، و پردازش داده‌های بزرگ مفید است، جایی که پردازش موازی برای حل مسائل زمان‌بر مورد نیاز است.
پشتیبانی از فناوری‌های پیشرفته (Advanced Technologies)
GPUهای جدید از فناوری‌هایی مانند ردیابی پرتو (Ray Tracing) و ترسیم نقشه‌های واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) پشتیبانی می‌کنند. این فناوری‌ها به GPU این امکان را می‌دهند که گرافیک‌های بسیار دقیق و واقع‌گرایانه‌ای را تولید کرده و تجربه‌های immersive را در بازی‌ها و برنامه‌های حرفه‌ای ایجاد کنند.
تفاوت CPU و GPU
CPU واحد پردازش مرکزی و GPU واحد پردازش گرافیکی هر دو اجزای مهمی در سیستم‌های کامپیوتری هستند که برای پردازش داده‌ها به کار می‌روند، اما عملکرد، طراحی و کاربردهای آنها متفاوت است.
عملکرد
پردازنده مرکزی (CPU) به‌عنوان مغز اصلی کامپیوتر، برای پردازش کارهای متنوع طراحی شده است. این پردازنده کارهای پیچیده‌ای مانند اجرای سیستم‌عامل و نرم‌افزارها را انجام می‌دهد که به پردازش سریالی نیاز دارند. در مقابل، پردازنده گرافیکی (GPU) برای پردازش‌های موازی و کارهایی طراحی شده که حجم زیادی از داده‌ها باید به‌طور همزمان پردازش شوند، مانند گرافیک بازی‌ها، ویدیوها و محاسبات پیچیده علمی.
طراحی و ساختار
در یک CPU معمولاً 4 یا 8 هسته وجود دارد که هرکدام می‌توانند یک کار در زمان انجام دهند. این هسته‌ها سرعت بالایی دارند اما قدرت پردازش موازی ندارند. اما GPUها دارای تعداد زیادی هسته (صدها تا هزاران هسته) هستند که می‌توانند همزمان داده‌های بسیاری را پردازش کنند، و به‌خاطر همین به انجام کارهای تکراری و موازی بسیار سریع‌تر هستند.
کاربرد
CPUها بیشتر برای انجام کارهای کلی و مدیریت تمامی فعالیت‌های سیستم از اجرای برنامه‌ها و سیستم‌عامل گرفته تا انجام محاسبات پیچیده طراحی شده‌اند. در مقابل، GPUها ابتدا برای رندر گرافیک و گرافیک‌های پیچیده در بازی‌ها و شبیه‌سازی‌های گرافیکی ساخته شدند، اما حالا در کارهایی مثل یادگیری ماشینی و پردازش داده‌های کلان نیز به کار می‌روند.
نحوه عملکرد CPU و GPU
CPU و GPU هر کدام با توجه به عملکرد خود، کاربردهای متفاوتی دارند:
CPU به عنوان مغز اصلی کامپیوتر، برای پردازش دستورالعمل‌هایی که به‌صورت ترتیبی و تکی اجرا می‌شوند بهینه‌شده است، در حالی که پردازش‌های سریع و نیازمند مدیریت چندوظیفگی از جمله اجرای برنامه‌های سیستم‌عاملی و نرم‌افزارهای عمومی نیز به‌طور مؤثر بر عهده آن است. علاوه بر این، CPU توانایی مدیریت ورودی‌ها و خروجی‌ها از دستگاه‌ها و منابع خارجی، مانند کیبورد، موس، یا ذخیره‌سازها را نیز دارد. در واقع می‌توان گفت، این واحد در تمامی فعالیت‌هایی که نیاز به پردازش متوالی و دقت بالا در مرحله‌های مختلف دارند، مانند اداره کردن برنامه‌های کاربردی روزانه، سیستم‌عامل، و پردازش دستورات پیچیده زبان‌های برنامه‌نویسی، مؤثر است.
در مقابل، GPU با معماری مخصوص خود که شامل تعداد زیادی هسته پردازشی است، قادر به انجام هزاران محاسبه همزمان بر روی داده‌های مشابه می‌باشد. این ویژگی آن را برای پردازش گرافیک‌ها، شبیه‌سازی‌های پیچیده، و مدل‌های یادگیری ماشینی بسیار مناسب کرده است. به همین دلیل، اکثر برنامه‌های گرافیکی پیشرفته مانند بازی‌های کامپیوتری، برنامه‌های تولید محتوای بصری، یا حتی شبیه‌سازی‌های بزرگ مانند مدلسازی وضعیت جو، از GPU برای ارائه عملکرد بهینه بهره می‌برند.
به عنوان مثال، یک GPU در مقایسه با CPU می‌تواند عملیات رندر ویدئو را سریع‌تر انجام دهد. این به دلیل طراحی خاص GPU است که قادر است پردازش‌های موازی زیادی را به‌طور همزمان انجام دهد. در حالی که CPU بیشتر برای پردازش‌های تک‌تک و دنباله‌ای مناسب است، GPU در انجام کارهایی مانند تبدیل فرمت‌های گرافیکی و رندرینگ ویدئو که شامل پردازش حجم بالای داده‌های مشابه هستند، بسیار کارآمدتر است.
چرا بهتر است به جای استفاده CPU از GPU کنیم؟
استفاده از GPU به جای CPU برای انجام برخی وظایف به دلیل ویژگی‌های خاص GPU، می‌تواند عملکرد بسیار بهتری را ارائه دهد. GPU برای وظایفی که به پردازش موازی و سریع داده‌ها نیاز دارند، به ویژه در زمینه‌های گرافیکی، یادگیری ماشین، و پردازش‌های علمی، گزینه بهتری نسبت به CPU است. استفاده از GPU می‌تواند زمان پردازش را کاهش دهد، عملکرد سیستم را بهبود ببخشد و امکان انجام محاسبات سنگین‌تر و سریع‌تر را فراهم کند. البته CPU همچنان برای انجام محاسبات عمومی، پردازش‌های سریالی و اجرای سیستم‌عامل‌ها یا برنامه‌های معمولی کاربردی است، اما GPU در کاربردهای خاص با نیاز به پردازش موازی، عملکرد بهتری دارد.
آموزش و نحوه استفاده از GPU به جای CPU
برای استفاده از GPU به جای CPU، ابتدا باید از نرم‌افزارها و چارچوب‌هایی که از پردازش موازی پشتیبانی می‌کنند، مانند CUDA برای کارت‌های NVIDIA یا ROCm برای کارت‌های AMD، استفاده کنید. همانطور که GPU چیست اشاره شد، این پردازنده گرافیکی برای وظایفی مانند یادگیری ماشین، پردازش گرافیک و داده‌های حجیم مناسب‌تر است، زیرا توانایی انجام محاسبات موازی به‌طور همزمان را دارد. پس از نصب درایورهای مناسب و پیکربندی سیستم، می‌توانید از نرم‌افزارهایی مانند TensorFlow یا PyTorch برای آموزش مدل‌ها و پردازش‌های پیچیده استفاده کنید. برای اطمینان از اینکه GPU به درستی برای وظایف شما استفاده می‌شود، می‌توانید ابزارهای مانیتورینگ را استفاده کرده و عملکرد سیستم را بررسی کنید. نرم‌افزارهایی مانند nvidia-smi برای کارت‌های NVIDIA و radeon-profile برای کارت‌های AMD می‌توانند وضعیت پردازش‌ها، دما، استفاده از حافظه و بهره‌وری GPU را نمایش دهند.
معایب CPU
CPU در کنار مزایای فراوانی که دارد، دارای معایبی نیز است، در ادامه به بررسی معایب CPU می‌پردازیم.
محدودیت در عملکرد و مصرف بالای انرژی
پردازنده‌های مرکزی ممکن است هنگام پردازش مجموعه‌های داده بزرگ یا وظایف پیچیده، به دلیل سرعت محدود یا توانایی کم برای انجام همزمان وظایف، عملکرد کل سیستم را محدود کنند. این وضعیت، که به آن گلوگاه گفته می‌شود، زمانی رخ می‌دهد که پردازنده مرکزی نتواند با سرعت سایر اجزا هماهنگ شود، مانند پردازش تصاویر با وضوح بالا یا انجام محاسبات گسترده ماتریسی. در چنین مواردی، مصرف انرژی نیز افزایش می‌یابد و بهره‌وری سیستم کاهش پیدا می‌کند.
محدودیت در مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری
پردازنده‌های مرکزی معمولاً در برابر افزایش ناگهانی تقاضا یا اضافه کردن قابلیت‌های جدید، نیازمند تغییرات اساسی هستند. برای مثال، مدیریت ترافیک سنگین وب یا توسعه قابلیت‌های جدید در نرم‌افزارها ممکن است نیاز به ارتقای سخت‌افزار یا بازنویسی کد داشته باشد که هزینه و زمان قابل‌توجهی را به همراه دارد.
کارایی کمتر و هزینه بالاتر در پردازش موازی
در وظایفی که به پردازش همزمان داده‌ها نیاز دارند، مانند یادگیری ماشین یا استخراج ارزهای دیجیتال، پردازنده‌های مرکزی کارایی کمتری نسبت به پردازنده‌های گرافیکی (GPU) دارند. این وظایف که برای پردازش موازی بهینه شده‌اند، بر روی GPU با سرعت و بهره‌وری بیشتری انجام می‌شوند، در حالی که CPU در این موارد انرژی و منابع بیشتری مصرف می‌کند.
معایب GPU
پردازنده‌های گرافیکی در وظایفی که نیاز به منطق پیچیده یا انعطاف‌پذیری بالا دارند، محدودیت‌هایی دارند. علاوه بر این، محدودیت در سازگاری با پلتفرم‌ها و برخی زبان‌های برنامه‌نویسی نیز کاربرد آنها را در برخی محیط‌ها محدود می‌کند.
پیچیدگی و هزینه بالا در اجرای همزمان چند وظیفه‌ای
اجرای برنامه‌ها و فرآیندهای متعدد به صورت همزمان بر روی GPU می‌تواند با پیچیدگی‌های زیادی همراه باشد. انتقال مکرر داده‌ها بین پردازنده مرکزی و پردازنده گرافیکی و نیاز به همگام‌سازی رشته‌ها میان چند GPU می‌تواند عملکرد کلی سیستم را تحت تأثیر قرار داده و بهره‌وری را کاهش دهد.
انعطاف‌پذیری و قابل‌حمل‌بودن محدود
پردازنده‌های گرافیکی از نظر تطبیق با پلتفرم‌ها و معماری‌های مختلف محدودیت دارند. برخی از سیستم‌عامل‌ها مانند iOS یا Android و همچنین برخی زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Ruby یا PHP توسط GPU پشتیبانی نمی‌شوند که این محدودیت‌ها استفاده از آنها را در برخی کاربردها دشوار می‌کند.
APU ای‌پی‌یو چیست؟
APU نوعی پردازنده است که ترکیبی از پردازنده مرکزی (CPU) و پردازنده گرافیکی (GPU) را در یک تراشه واحد ارائه می‌دهد. این تراشه‌ها به‌طور خاص برای بهبود عملکرد گرافیکی در سیستم‌هایی طراحی شده‌اند که نیازی به قدرت پردازش گرافیکی بالا ندارند و می‌خواهند از یک تراشه یکپارچه بهره ببرند. ای‌پی‌یوها برای کاربردهایی که نیاز به پردازش گرافیکی متوسط دارند و در عین حال بهینه‌سازی مصرف انرژی در آنها اهمیت دارد، گزینه‌ای ایده‌آل هستند. این تراشه‌ها در دستگاه‌های موبایل، لپ‌تاپ‌ها و کامپیوترهای دسکتاپی که فضای محدودی دارند، استفاده‌های زیادی دارند.
جمع‌بندی
در نهایت، انتخاب بین CPU و GPU به طور مستقیم به ویژگی‌ها و نیازهای خاص پروژه شما بستگی دارد. هر کدام از این پردازنده‌ها مزایا و معایب خود را دارند که برای کاربردهای خاص طراحی شده‌اند. پردازنده‌های مرکزی برای وظایف پیچیده و کارهایی که نیاز به دقت بالا دارند، مناسب هستند، در حالی که پردازنده‌های گرافیکی برای کارهای موازی و پردازش داده‌های حجیم بسیار موثر تر می‌باشند. با در نظر گرفتن عواملی همچون پیچیدگی کار، حجم داده، نیاز به عملکرد، بودجه و در دسترس بودن سخت‌افزار، می‌توانید تصمیم آگاهانه‌ای در خصوص انتخاب پردازنده مناسب برای پروژه خود بگیرید.
سوالات متداول
1- تفاوت CPU و GPU چیست؟
CPU پردازنده‌ای است که وظایف عمومی و پیچیده را به‌صورت تسلسلی انجام می‌دهد، در حالی که GPU برای پردازش موازی داده‌های زیاد و کارهای گرافیکی بهینه است.
2- آیا برای انجام تمامی کارها به GPU نیاز است؟
نه، پردازنده گرافیکی تنها برای وظایفی که نیاز به پردازش موازی دارند مانند رندرینگ گرافیک، شبیه‌سازی‌های پیچیده، و یادگیری ماشین کاربردی است.
3- آیا انتخاب یک APU به صرفه‌تر از خرید CPU و GPU است؟
بله، استفاده از APU برای کاربردهایی با نیاز گرافیکی متوسط به صرفه‌تر است، اما اگر به پردازش گرافیکی قوی نیاز دارید، استفاده از GPU مناسب‌تر است.
4- آیا می‌توانم از هر دو CPU و GPU در کنار هم استفاده کنم؟
بله، بسیاری از سیستم‌ها از CPU و GPU به‌طور همزمان استفاده می‌کنند.
